深度学习在胸部X线摄片筛查肺部疾病中的应用现状

肺部疾病种类多样、危害严重,早期发现对提高患者生存率至关重要。近年来,深度学习技术在医学影像分析中取得突破性进展,为肺部疾病的早期筛查提供了新的可能。笔者回顾了近5年的相关研究,重点探讨了卷积神经网络、Transformer模型及其混合架构在胸部X线摄片图像分析中的应用。同时,也分析了多模型集成学习策略和注意力机制在提高肺部疾病精准诊断中的潜力,旨在全面梳理和分析采用深度学习技术在胸部X线摄片筛查肺部疾病中的应用现状、面临的挑战及未来发展方向。

绳驱柔性机械手研究进展及其在农业机器人中的应用

绳牵引并联机器人具有结构简单、运动惯性小、可重构、响应速度快等特点,成为近年来机器人领域研究的热点。而绳驱柔性机械手由于其驱动绳索的柔弹性为任务操作提供了一定的适应性和柔顺性,能够实现作业对象与机械手良好的动态交互,提高防破损耦合的能力,引起了农业机器人领域科研人员的广泛关注。由于农业采摘机器人的作业环境具有非结构化、不确定的特点,而大多数的果实外表皮脆弱易损,因此对直接与果实接触的采摘机械手要求更严格,既要满足稳定抓持又不能损伤果实。为实现采摘机器人高效精准作业,与生物友好交互的轻量化柔性末端执行机构是急需重点突破的关键理论技术之一。首先,阐述了具有商业应用前景的绳驱柔性机械手的特点及发展概况;然后,详细综述了国内外研究人员对绳驱柔性机械手的设计、建模和控制等理论的研究进展,进一步概述了绳驱柔性机械手在肢体康复和灵巧操作领域的应用开发,详细分析绳驱柔性机械手在农业采摘领域应用的意义,并对绳驱柔性机械手在番茄、苹果、草莓和黑莓采摘的研究现状进行分析;最后,针对现阶段绳驱柔性机械手在农业采摘存在的采摘准确度不高、通用性差和成本高、造成损伤、采摘效率低下等问题,指出今后绳驱柔性机械手商业化应用亟须在农机农艺协同、模块化与可重构设计、提高交互安全性、多传感器融合、采摘序列规划与强鲁棒控制等方面开拓创新,为果蔬机械化无损采摘机构的设计提供新的思路和方法。

高校网络安全实验教学平台建设实践

为了在高校中培养行业实际需要的网络安全人才,搭建网络安全实验教学平台至关重要。本文提出一种基于云计算的网络安全实验教学平台构建方案,并对平台架构、关键实现技术以及组成功能模块进行了详细阐述。实践的结果表明,该平台具有较好的实用性和扩展性,可以很好地满足培养具备实战能力的网络安全人才的需求。